par farbodtavakkoli
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OTel Embedding 109M est un modèle d'embeddings spécialement conçu pour le secteur des télécommunications, optimisé pour comprendre et traiter des données techniques liées aux normes, spécifications et standards du domaine. Il excelle dans les applications de recherche d'informations et de réponse aux questions, notamment pour extraire des informations pertinentes à partir de documents complexes comme les spécifications 3GPP ou les RFC. Son entraînement sur des données validées par plus de 200 experts du secteur garantit une précision et une pertinence accrues dans les contextes professionnels. Ce modèle se distingue par sa capacité à améliorer les systèmes de RAG (Retrieval-Augmented Generation) dédiés aux télécoms, offrant des résultats plus fiables pour les utilisateurs. Il s'intègre parfaitement aux outils d'analyse et de gestion des connaissances dans un environnement technique exigeant.
OTel-Embedding-109M is a telecom-specialized embedding model fine-tuned on telecommunications domain data. It is part of the OTel Family of Models, an open-source initiative to build industry-standard AI models for the global telecommunications sector.
| Attribute | Value |
|---|---|
| Base Model | sentence-transformers/all-mpnet-base-v2 |
| Parameters | 109M |
| Training Method | Full parameter fine-tuning |
| Language | English |
| License | Apache 2.0 |
The model was trained on high-quality telecom-focused data curated by 200+ domain experts from organizations including AT&T, RelationalAI, AMD, GSMA, Purdue University, Khalifa University, University of Leeds, Yale University, The University of Texas at Dallas, NetoAI, and MantisNLP.
Data Sources:
This model is optimized for:
@misc{otel2026,
title={OTel: Open Telco AI Models},
author={Tavakkoli, Farbod and Diamos, Gregory and Paulk, Roderic and Terrazas, Jorden},
year={2026},
url={https://huggingface.co/farbodtavakkoli}
}
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